中美人工智能產(chǎn)業(yè)對(duì)比及中國(guó)面臨的挑戰(zhàn)

中美人工智能產(chǎn)業(yè)對(duì)比及面臨的挑戰(zhàn)較動(dòng)身，提出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在的問題及面臨的挑戰(zhàn)。一、中美人工智能產(chǎn)業(yè)比較（一）中美人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)展政策環(huán)境比較AI科學(xué)技術(shù)爭(zhēng)辯方面，美國(guó)政府全力支持，主AI試驗(yàn)室（MIT20231010100億美元的合同。然而，美國(guó)對(duì)隱私與數(shù)據(jù)安全的高AI產(chǎn)業(yè)進(jìn)展也帶來肯定消極影響。臉書、谷歌等大型互聯(lián)網(wǎng)廠商多次由于數(shù)據(jù)安全與隱私問題受到國(guó)會(huì)與民眾的大范圍關(guān)注，AI企業(yè)而202311日，加州消費(fèi)者隱私法案生效，估量將影響超過50萬家企業(yè)，谷歌、亞馬遜與臉書等AI廠商股價(jià)均下跌超過1%。2018168.7億元。二是鼓舞人工智能領(lǐng)域科學(xué)技術(shù)爭(zhēng)辯，支持設(shè)立人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)的突破和多領(lǐng)域的規(guī)模化應(yīng)用供應(yīng)有利的（二）中美人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)展?fàn)顩r對(duì)比中美人工智能企業(yè)數(shù)量在全球范圍內(nèi)占據(jù)確定優(yōu)勢(shì)。截至20182039家，位居世界首位，主要源于美20142016年間的人工智能創(chuàng)2018年中，人工智能企業(yè)數(shù)量占全球比例40%。1中美人工智能企業(yè)進(jìn)展對(duì)比圖2 中美人工智能企業(yè)數(shù)量全球數(shù)量對(duì)比3全球人工智能企業(yè)分布狀況AI產(chǎn)業(yè)整體領(lǐng)先，在技術(shù)布局上優(yōu)勢(shì)明顯。緊隨其后，在部分技術(shù)領(lǐng)域已與美國(guó)比肩。具體GPUTPU等；除百度的飛槳外，其他主流深度學(xué)習(xí)開源框架均來自于美國(guó)。在計(jì)算機(jī)視覺、ERNIE超越微軟、GlueImageNet2016年三項(xiàng)冠軍；云Librispeech上刷新世界紀(jì)錄。2023AI頂會(huì)作者中，44%博士畢業(yè)地為美國(guó)，是的四倍，AI領(lǐng)先院校爭(zhēng)辯所，同時(shí)美5AIAI技術(shù)生態(tài)占優(yōu)，AI生態(tài)高速進(jìn)展。AI習(xí)框架等領(lǐng)域上領(lǐng)先，如亞馬遜與谷歌擁有超過300萬臺(tái)服務(wù)TensorFlowPytorchAI領(lǐng)域自主學(xué)問AI芯片昆侖與鴻鵠、深度學(xué)習(xí)平臺(tái)飛漿等。（三）中美人工智能產(chǎn)業(yè)與服務(wù)業(yè)融合狀況比較美國(guó)人工智能廠商較多，軟硬實(shí)力兼具，大型廠商多綜合布局AIAIAI產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層芯片與傳感器實(shí)力較強(qiáng)，主IBM、微軟、谷歌、臉書、亞馬遜等科技廠商在基礎(chǔ)層實(shí)力較強(qiáng)，在算法、TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架在業(yè)界廣受歡迎。在《制造2025》的大背景和智能經(jīng)濟(jì)新形態(tài)下，各省市響應(yīng)中心號(hào)召截至2023年上半年已有30多個(gè)省市發(fā)布人工智能相關(guān)規(guī)劃或?qū)ｍ?xiàng)政策以人工智能為技術(shù)手段發(fā)揮當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)集群優(yōu)勢(shì)促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研融合并協(xié)同進(jìn)展各地不僅明確人工智能進(jìn)展目標(biāo)還從企業(yè)、人才、應(yīng)用示范數(shù)量、平臺(tái)數(shù)量和產(chǎn)業(yè)規(guī)模等可量化的指標(biāo)作為著力點(diǎn)進(jìn)行突破出臺(tái)的人工智能政策提升本地人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用轉(zhuǎn)化率。如，江蘇省提出到2023年建成50個(gè)重點(diǎn)應(yīng)用示范項(xiàng)目，相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過千億元北京上海和深圳等地還在人工智能政策上提出更為細(xì)節(jié)的指導(dǎo)措施均把科研創(chuàng)新放在首位進(jìn)一步突出人工智能產(chǎn)業(yè)集群進(jìn)展和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的融合。2018 年上半年，三大城市人工智能企業(yè)數(shù)量約占全國(guó)總量的72%，其中北京占40%，上海占20%，深圳占12%。（四）人工智能產(chǎn)業(yè)與服務(wù)業(yè)融合趨勢(shì)展望將來，人工智能產(chǎn)業(yè)與服務(wù)業(yè)融合將呈五個(gè)特點(diǎn)：第一，AI底層AI芯片從通用芯片向?qū)Ｓ眯続I部署將呈現(xiàn)自動(dòng)AIAI廠商的安全意識(shí)AI廠商將能為政企供應(yīng)更完備的數(shù)據(jù)安全服務(wù)，實(shí)現(xiàn)自主可控。二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的問題與挑戰(zhàn)當(dāng)前，服務(wù)業(yè)龍頭企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)了“舊貌換新顏”，在組織方式、商業(yè)模式、運(yùn)作流程等多有優(yōu)化，然而，寬敞的主要表現(xiàn)在五個(gè)方面：一是自身數(shù)字轉(zhuǎn)型力量不夠?qū)е隆安粫?huì)轉(zhuǎn)”；二是數(shù)字化改造成本偏高，而自身資金儲(chǔ)備不足造成“不能轉(zhuǎn)”；三是企業(yè)數(shù)字化人才儲(chǔ)備不足致使“不敢轉(zhuǎn)”；四是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略不清，決策層“不善轉(zhuǎn)”；五是企業(yè)多層組織模式不靈，中層領(lǐng)導(dǎo)“不愿轉(zhuǎn)”。（一）企業(yè)組織制度變革面臨挑戰(zhàn)1、線上線下經(jīng)營(yíng)規(guī)律悖論。對(duì)于企業(yè)來說，線上線下運(yùn)營(yíng)的切盈利的重要客戶，而這類客戶80%將多類型，小銷量聚合起來形成巨大的市場(chǎng)，從而提高利潤(rùn)。兩種經(jīng)2、高管認(rèn)知轉(zhuǎn)變經(jīng)受考驗(yàn)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的另一個(gè)難點(diǎn)還在3、組織模式轉(zhuǎn)換挑戰(zhàn)。企業(yè)不情愿進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的又一緣由套的績(jī)效考核制度等，組織重塑的過程中各部門還需做到權(quán)責(zé)明晰，避開企業(yè)內(nèi)部轉(zhuǎn)換組織模式的過渡過程中消滅組織不靈的問題。（二）依托人工智能的數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)相對(duì)滯后1、傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化進(jìn)展緩慢。數(shù)據(jù)平臺(tái)的缺乏是制約傳統(tǒng)企業(yè)夠的。2、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)垂直產(chǎn)業(yè)布局各有側(cè)重。當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)布局的5.5，結(jié)構(gòu)性沖突突出。年，東部地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)收入達(dá)到9438億元，對(duì)全國(guó)互90%3、數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、隱私愛護(hù)與網(wǎng)絡(luò)安全問題制約數(shù)據(jù)開放與交換。生了敏感的隱私問題。（三）傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)構(gòu)建力量不足和數(shù)字化改造成本高陷入轉(zhuǎn)型“進(jìn)退兩難”的逆境。1、傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本高。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是涉及硬軟件設(shè)備1005%，七成企業(yè)的投入不及年銷售額的3%1%不足是制約傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素。2、數(shù)據(jù)鴻溝阻礙服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈打通。傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型另一IT系統(tǒng)時(shí)往往由于不生疏對(duì)方的領(lǐng)域?qū)е聹贤ㄕ系K，雙方語ITICT員工占總員工ICT估量，202330%的技術(shù)性崗位空缺。數(shù)字技3、服務(wù)業(yè)功能性平臺(tái)缺失。 一些中小微企業(yè)信息化和專業(yè)化程度低，受制于數(shù)字化力量缺乏，數(shù)字化轉(zhuǎn)型意識(shí)淡薄，導(dǎo)致這些企業(yè)數(shù)據(jù)采集困難，不利于產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同程度的提高，同時(shí)，也使得其數(shù)字化應(yīng)用在很大程度上受限僅處于在辦公自動(dòng)化和勞動(dòng)人事管理等開展信息化管理的初級(jí)階段，并沒有進(jìn)入信息化管理的高級(jí)階段，對(duì)企業(yè)云數(shù)字化會(huì)議等手段運(yùn)用得并不多市場(chǎng)所供應(yīng)的科技平臺(tái)多是通用型解決方案對(duì)特地化生產(chǎn)企業(yè)不具備針對(duì)性適用性不強(qiáng)這些因素都制約了中小企業(yè)憑借自己的力量實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得中小企業(yè)在轉(zhuǎn)型中只能“單腳跳”，而不能在平臺(tái)掛念下“雙腿跑”。據(jù)調(diào)查目前中小